【医療AI】精神疾患患者評価AI訪問看護で活用・

ごきげんさまです。喜業家つぼです。

喜業家つぼの医療AIニュース何卒よろしくお願いいたします。

AIメディカルサービスの胃がん鑑別AIが医療機器承認申請の段階に入りましたね!日本の内視鏡の強さをAI分野でも牽引していく会社の成長は、ワクワクしますね。一方で、大腸内視鏡AIの世界で普及に関して必要なピースがあるという記事がありました。改めて医療AIの世界では、開発⇒導入⇒普及という段階、各々に工夫が必要ということ実感しますね。

一方で精神疾患患者さんのスコアリングAIに関しては、最初の開発から精神科訪問看護で上場していたNフィールドが共同開発だったので、スムーズに導入になりそうですね。導入から普及に関して何が必要になるのでしょうか?やはりマーケティングかな?


1)世界初 胃がん鑑別AI AIメディカルサービス

2)兵庫県立大学 医療AIのために新スパコンシステム

3)精神疾患患者スコアリングAI

4)組織画像にAIで仮想染色

5)大腸内視鏡AI普及に必要なラストピース

6)社会貢献活動をAIで支援




1)世界初 胃がん鑑別AI AIメディカルサービス

https://www.innervision.co.jp/products/release/20211012

(株)AIメディカルサービスは,AIを活用した胃病変の腫瘍性・非腫瘍性を判定する内視鏡診断支援システム(以下,「胃がん鑑別AI」)を,「医薬品,医療機器等の品質,有効性及び安全性の確保等に関する法律(医薬品医療機器等法)」に基づき,厚生労働大臣宛て医療機器製造販売承認を申請した。承認されれば,AIを活用した胃領域の内視鏡診断支援システムとして,世界初(※1)の事例となる。


2)兵庫県立大学 医療AIのために新スパコンシステム

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000066.000045092.html

ヒューレット・パッカード エンタープライズ(HPE)(日本ヒューレット・パッカード合同会社 本社:東京都江東区、代表執行役員社長:望月 弘一)は、兵庫県公立大学法人 兵庫県立大学(学長:太田 勲)が、学内の兵庫県立大学産学連携・研究推進機構データ計算科学連研センター(センター長:永野 康行)および兵庫県大大学院情報科学研究科(研究科長:加藤 直樹)の連携により、計算科学とデータ科学の教育研究基盤として導入した第3世代の新スパコンシステムに、HPEのハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)およびAIソリューションを採用したことを発表します。

3)精神疾患患者スコアリングAI

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000081131.html

株式会社メビウスボックス(本社:東京都新宿区、代表取締役:湯浅 清)は、株式会社N・フィールド(本社:大阪府大阪市、代表取締役:久保 明氏 https://www.nfield.co.jp/)と共同開発した、精神疾患をもつ患者の状態をスコア化し、入院リスクを予測するAIシステム「TWiNSS🄬」を2021年6月1日にリリースしました。

※特許出願番号 2020-153575 (https://www.nfield.co.jp/lacne/news/upload/news_20210604.pdf)

株式会社メビウスボックスについて

「AIで社会インフラをつくる」を目標にAIサービスの提供、システム開発を行っています。

2010年に業務系システム開発を主とした事業を開始し、業務分析から運用まで

一気通貫で提供する開発スタイルが特徴です。

早くから、AIシステムの可能性に着目し、社員教育から有識者の

確保に取り組んできました。

その取り組みが現在のAIサービスの提供につながっております。

会社名:株式会社メビウスボックス

所在地:東京都新宿区袋町5-1 FARO神楽坂301

代表者:湯浅 清

設立:2010年4月

URL:https://www.mobius-box.co.jp/

事業内容:AIサービスの提供・開発、業務システム開発、スマートフォンアプリ開発など

4)組織画像にAIで仮想染色

https://aitimes.media/2021/09/01/8861/

カリフォルニア大学ロサンゼルス校の研究チームは、生検した組織サンプルに対して「仮想的な再染色を行うAIツール」を開発した。現時点でこのツールは、人間が行う特殊染色と同等の精度を実現しているという。特殊染色は組織サンプルを化学反応に基づいて染色する手法を指し、特定の染色液によって組織・細胞の構造観察を容易とする。ヘマトキシリン・エオジン(H&E)染色が標準的だが、臨床例では病理医が理解しやすい明確な診断像を得られるよう、異なる組織成分のコントラストと色を強調するため、このような特殊染色が追加的に必要となる。一方、準備に時間がかかること、モニタリングの回数が増えること、コストが高くなること、などのデメリットがあった。Nature Communicationsから公表されたUCLAの研究報告によると、このプロセスを高速化するため開発された新しいツールでは、H&Eで染色された組織画像を「深層学習によって特殊染色を加えた新しい画像に変換」できるという。


5)大腸内視鏡AI普及に必要なラストピース

https://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/mem/pub/report/t285/202109/571610.html

AI(人工知能)を活用した医療機器の中で、最も実用化が進んでいるといえるのが大腸内視鏡だ。2019年3月に内視鏡画像診断支援ソフトウエアとして国内初の薬事承認を取得したEndoBRAINが発売。その後も検査やポリペクトミーの際に使える内視鏡AIが相次いで登場している。内視鏡AIを日常診療に取り入れている医師に使用感や課題を聞いた。



6)社会貢献活動をAIで支援

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000069.000030930.html

エンタープライズAIのリーダーであるDataRobot, Inc.(本社:米国マサチューセッツ州ボストン、CEO:Dan Wright、以下「DataRobot」)は、「AI for Good: Powered by DataRobot」(https://www.datarobot.com/jp/ai-for-good/)日本版プログラムに参加する2団体を選出し、開示しました。 本取り組みは、日本国内で当社とともに、国連の持続可能な開発目標(SDGs)をはじめとする社会貢献活動にAIを活用して取り組んで頂ける団体を募集していたものです。 2団体に対しては、DataRobot のエンドツーエンドのエンタープライズ AI プラットフォームへの無償アクセス、およびデータサイエンティストによるサポートが提供されます。

「AI for Good : Powered by DataRobot」日本版 参加団体概要 ●団体名   国立国際医療研究センター(https://www.ncgm.go.jp/) 支援概要  COVID-19に関するレジストリ研究

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